KI-Coding-Agenten verändern die Art und Weise, wie Analysten und Forscher mit Daten interagieren. Anstatt Skripte Zeile für Zeile zu schreiben, geben Sie einer KI-Agenten eine Hypothese oder Forschungsfrage und – er schreibt den Code, ruft die Daten ab, führt die Analyse durch und gibt die Ergebnisse zurück.
In diesem Artikel präsentieren wir ein schrittweises Beispiel aus der Praxis: Einen KI-Agenten bitten, Daten über die Glassnode CLI herunterzuladen, eine statistische Analyse durchzuführen und veröffentlichungsreife Diagramme zu erstellen, alles aus natürlichen Sprachaufforderungen.
Was Sie benötigen werden
Zugang zu einem KI-Agenten
Wir verwenden Claude Code in diesem Durchgang, aber jeder Agent, der Python und Shell-Befehle ausführen kann, wird funktionieren, einschließlich ChatGPTs Codex, Cursor, Github Copilot, Google Gemini CLI, OpenClaw oder ähnlichen Tools.
Die Glassnode-CLI (gn)
Eine Befehlszeilenschnittstelle für die Glassnode-API. Installieren Sie sie und konfigurieren Sie Ihren API-Schlüssel, indem Sie die Glassnode-CLI-Dokumentation befolgen. Ein API-Schlüssel ist erforderlich.
Die Eingabeaufforderung
Wir werden die folgende Hypothese bewerten: Extreme BTC-Börseneinlageereignisse sind prädiktiv für 7-tägige Rückgänge. Um dies zu tun, werden wir Claude Code mit der folgenden Eingabeaufforderung anweisen:
Verwenden Sie die Glassnode-CLI, um die täglichen BTC-Börseneinlagen und den Schlusskurs für das letzte Jahr herunterzuladen. Analysieren Sie, ob Einlage-Spitzen (Tage mit Einlagen > 2 Standardabweichungen über dem Mittelwert) Rückgänge in den folgenden 7 Tagen vorhersagen. Zeigen Sie mir eine Zusammenfassung mit Statistiken und Ergebnissen.
Das ist es. Ein Satz, der die Frage beschreibt, und ein weiterer Satz, der die Methodik definiert. Der Agent übernimmt von dort.
Eine einfache Eingabeaufforderung für den KI-Agenten. Was der Agent tut
Hinter den Kulissen führt der Agent eine Sequenz von Schritten aus:
Entdeckt die richtigen Kennzahlen, indem Sie gn metric list und gn metric describe ausführen, um die richtigen Kennzahlpfade und gültigen Parameter zu finden.
Lädt die Daten über gn metric get herunter und speichert CSV-Dateien sowohl für Börseneinlagen (transactions/transfers_volume_to_exchanges_sum) als auch für den Schlusskurs (market/price_usd_close).
Schreibt und führt eine Python-Analyse durch, die die Schwelle für Spitzenwerte berechnet, Spitzentage identifiziert, die maximalen Rückgänge über 7 Tage vorwärts berechnet und Spitzentage mit normalen Tagen vergleicht.
Der Agent kommt mit einer lesbaren Zusammenfassung zurück:
Obwohl dies nur ein illustratives Beispiel ist, zeigt unser Experiment eine moderate Assoziation zwischen Spitzen bei den Börseneinlagen und den anschließenden Rückgängen. Spitzentage weisen im Durchschnitt etwa 1,9 Prozentpunkte mehr Rückgang auf. Das gesagt, mit nur 10 Spitzentagen in der Stichprobe und dem Effekt, der sich auf zwei volatile Perioden konzentriert, ist das Signal eher suggestiv als statistisch robust. Ein rigoroser Backtest müsste sich mit überlappenden Fenstern befassen, die Volatilitätsregime kontrollieren, Punkt-in-Zeit-Daten verwenden und außerhalb der Stichprobe validieren.
Visualisieren der Ergebnisse
Die Visualisierung der Daten ist eine gute Möglichkeit zu validieren, ob die Zahlen stimmen. In diesem Prozess ist eine einfache Nachfolgeaufforderung ausreichend:
Erstellen Sie eine Visualisierung, die die Daten als Zeitreihe zeigt.
Von hier aus können Sie weiter iterieren: Passen Sie das Diagramm an, verfeinern Sie die Analyse oder lenken Sie die Forschung in eine andere Richtung, ganz durch natürliche Sprachkonversation.
Die KI-generierte Visualisierung von Glassnode-Daten. Beginnen Sie mit der KI-Krypto-Forschung zu Glassnode-Daten.
Die Glassnode-CLI benötigt einen API-Schlüssel, der für Glassnode Professional-Abonnenten verfügbar ist.
Installieren Sie die Glassnode-CLI und konfigurieren Sie Ihren API-Schlüssel. Siehe Dokumentation.
Öffnen Sie Ihren bevorzugten KI-Coding-Agenten (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenClaw usw.)
Beginnen Sie mit der Eingabeaufforderung. Versuchen Sie Fragen wie:
"Laden Sie ETH-Staking-Einzahlungen für die letzten 6 Monate herunter und zeichnen Sie den Trend auf"
"Vergleichen Sie BTC- und ETH-Börsen-Nettoflüsse der letzten 90 Tage"
"Finden Sie heraus, welche Kennzahl die höchste Korrelation mit BTC-Renditen über 30 Tage hat"
Die Glassnode-CLI ermöglicht es Agenten, Kennzahldaten zu entdecken und abzurufen, ohne manuelle API-Abfragen oder das Schreiben von Boilerplate-Code zu erfordern. In Kombination mit einem KI-Coding-Agenten verwandelt die Glassnode-CLI eine Forschungsfrage in Ergebnisse in wenigen Minuten.